[인더스트리뉴스 권선형 기자] 미국 랩터맵(RaptorMaps)은 드론을 활용한 항공 열화상 기법으로 PV 모듈을 진단하고 유지보수 솔루션을 제공하는 회사다. 항공 열화상 검사 데이터를 클라우드 환경에서 관리해 태양광발전소의 효과적인 유지보수를 돕고 있다. 1년 동안 랩터맵의 PV 모듈 진단 규모는 약 200만개 발전소, 22GW 용량. 한 회사의 항공 열화상 기법 진단 용량이 2020년 기준 국내 태양광발전 누적 설치용량 15GW를 넘는다. 랩터맵이 진단을 통해 알아낸 모듈 불량을 금액으로 환산하면 약 5,100억에 이른다.

여기서 의문이 생긴다. 세계 최강국 미국은 왜 항공 열화상 기법으로 불량 PV 모듈을 검출해 발전효율을 높이고 있을까. 항공 열화상 진단이 다른 진단보다 합리적이고 효과적이기 때문이다. 그렇기에 이미 미국, 유럽 등의 선진국에서는 항공 열화상 기법 진단이 보편화돼 있다.

국내에서 유일하게 드론을 활용한 항공 열화상 검사 서비스 플랫폼을 제공하고 있는 메타파스도 랩터맵과 어깨를 나란히 하고 있는 ‘PV 모듈 모니터링·솔루션 전문기업’이다. 메타파스가 제공하는 솔루션은 SOLVIT 플랫폼. 태양광발전소를 열화상과 RGB 이미지로 촬영하고, 이것을 항공사진과 같은 발전소의 실제 정사이미지를 기반으로 결함을 가시화해준다. 발전주, 유지보수 기업의 담당자들이 발전소의 결함, 상태 등을 직관적으로 인식할 수 있도록 도와 발전소를 어떻게 관리해야 하는지 쉽게 이해할 수 있게 한다. 현재까지 약 40MW의 발전소가 SOLVIT 플랫폼 솔루션을 사용해 발전효율을 높이고 있다.

기술력 갖춘 SOLVIT 플랫폼

메타파스의 SOLVIT 플랫폼은 국내에서 독보적인 기술력을 갖추고 있다. 국내의 다른 드론 열화상 점검 서비스는 아직까지 플랫폼 기반이 아니라 촬영한 데이터를 체계적으로 누적하지 않아 관리가 힘든 현실. 촬영할 당시 육안 검사에만 의존하고 데이터도 체계적으로 관리하고 있지 못하고 있는 실정이다. 주기적으로 촬영해 시계열 분석 등을 통해 불량의 경향성을 파악하거나 결함을 가시화 할 수 없어 발전소 전반에 어떤 문제가 발생하고 있는지 파악하기 어렵다. 반면 SOLVIT 플랫폼은 국내 최대 66만 건 이상 열화상 PV 모듈 데이터를 기반으로 딥러닝을 통해 98% 이상 정확하게 불량을 검출하고 있다. 결함별 마커와 고정밀 항공지도를 기반으로 결함을 가시화해 한눈에 발전소 결함을 파악할 수 있다. 또 결함 종류, 수량 등에 따라 발전 손실량을 예측하는 레포트도 제공하고 있다. IEC 62446-3 표준에 맞춰 수집, 분석, 관리, 드론 자동 비행, 열화상 촬영을 수행하고, AI기반 분석, 클라우드 관리 서비스 등이 가능하다. 나아가 I-V 커브 모니터링과 비교해 약 10배 이상 빠른 검사 속도와 점검을 위해 발전을 중지하지 않아도 되는 등 많은 장점이 있다.

SOLVIT 플랫폼의 효과는 현장에서 증명되고 있다. 전남 영암에 위치한 한 태양광발전소는 1MW 규모로 2020년 신설됐다. 회사에서 관리해 시공부터 엄격하게 관리한 발전소였다. 신설 발전소라 큰 문제가 없을 것으로 생각했지만 결과는 정반대였다. SOLVIT 플랫폼을 이용해 검사한 결과, 모듈 불량 결함이 약 70개 발견됐다. 핫스팟 모듈도 약 20개가 발견돼 전체 전력량 대비 약 2% 정도 발전 손실을 주고 있었다. 이후 불량 모듈은 전량 교체하기로 결정했다.

2008년 준공돼 13년이 지난 한 1MW급 발전소도 SOLVIT 플랫폼을 활용해 발전효율을 높였다. 점검 결과 바이패스 다이오드 불량이 약 280개, 핫스팟 불량이 약 310개가 발견됐다. 전체 발전량의 약 12% 이상의 발전손실이 발생하고 있었다. 이후 이 발전소는 유지보수 업체와 발전소 리파워링을 결정하고 진행 중에 있다.

메타파스 허철균 대표는 “메타파스의 SOLVIT 플랫폼 솔루션은 기존 모니터링 솔루션이 관리하지 않는 PV 모듈의 열화상 검사 및 검사 결과를 실제 태양광 발전소에 맵핑해 가시화 해줄 수 있다”며, “이때 기존 모니터링 솔루션의 발전량 등의 정보와 결합해 실제 모듈의 결함과 발전량의 상관관계를 파악하고 실제 발전 손실을 예측해 어떻게 유지보수를 할 수 있는지 가이드를 제공한다”고 말했다. 이어 허 대표는 “태양광발전소의 PV 모듈은 설치 등의 절차에서 가장 많은 문제가 발생하는 곳”이라며, “발전소의 준공 또는 매매 시 발전소의 PV 모듈을 검사해 결과를 공유함으로써 향후 PV 모듈에 대한 문제 발생 시 상호 책임을 미루거나 하지 않고 책임소재가 보다 명확하게 됨으로써 유지보수에 대한 모호성이 해결될 수 있다”고 말했다.

발전소 부지 선정, 토목공사에도 활용

메타파스의 SOLVIT 플랫폼은 태양광발전소 부지선정과 토목공사 등에도 활용되고 있다. 발전소 초기 부지 선정 시 부지에 대해서 RTK GPS 기반의 촬영을 통해 RMS 기준 cm 수준의 매우 정밀한 정사이미지 및 3D이미지, 등고선 지도 등을 제공해 적절한 부지인지 판단할 수 있게 돕는다. 또 드론을 통해 촬영된 등고선 지도와 3D맵을 활용해 태양광 모듈 등 구조물의 배치 시뮬레이션을 진행하고 있다. 때문에 보다 정확하게 발전소의 구조 설계와 발전량을 산정할 수 있다.

태양광발전소 토목공사 시 지형의 단면도(Cross Section method)와 삼각측량(Triangular Prism method) 등을 사용할 때도 메타파스의 RTK 드론을 사용하면 cm 수준의 그리드를 만들어 계산이 가능해 100%에 가깝게 정확한 볼륨산정이 가능하다. 이를 통해 건설기간과 비용 등을 보다 정확하게 산정할 수 있다. 또 공사 현장을 주기적으로 촬영해 공사의 진행공정도 구체적으로 확인 할 수 있다.

허 대표는 “시공사와 사업주가 현장의 상황을 공유해 불필요한 문제점을 사전에 제거할 수 있다”며, “더불어 메타파스의 드론은 준공단계에서부터 어레이·모듈·셀의 이상 유무를 확인할 수 있어 부실시공을 막아줄 수 있다”고 말했다.

빅데이터와 인공지능을 활용한 정확하고 체계적인 분석

메타파스의 SOLVIT 플랫폼의 경쟁력은 태양광발전소의 분석정보를 체계적으로 저장해 정량적으로 발전소의 상태를 알 수 있도록 지원하는 것이다. 항공 열화상 기법으로 촬영된 이미지를 인공지능을 이용해 분석 후 결함과 위치를 찾아내 운영자에게 자동으로 알려준다. GEO localization 알고리즘을 사용해 발견된 결함의 위치를 실제 위치로 맵핑시켜 줌으로써 결함을 정확하고 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 저장된 빅데이터 정보를 인공지능으로 분석해 소프트웨어를 통해 향후 문제점의 사전 진단도 가능하다.

메타파스의 최종 목표는 ‘태양광발전소 항공 열화상 검사의 실시간 현장 분석 솔루션 개발’이다. 드론을 이용해 PV 모듈을 촬영했을 때 촬영 사진을 현장에서 드론이 실시간으로 분석해 결함을 추출하고 유지보수 담당자들에게 알려줘 곧바로 현장 확인과 유지보수가 가능하도록 하는 솔루션이다. 이를 위해 메타파스에서 개발한 드론 촬영 데이터를 현장 모니터링 장비로 실시간 전송할 수 있는 PETASO 제품을 추가로 사용할 계획이다. 기존 드론의 마이크로 SD카드 대신 장착해 저장된 원본 사진 및 동영상을 5G, LTE, WiFi와 같은 무선 네트워크를 사용해 실시간으로 전송하는 제품이다. 메타파스는 또 보다 정확하게 결함 위치를 파악하고 표시하기 위한 업그레이드된 GEO localization 기술을 적용할 계획이다. 이와 함께 인버터로부터 발전 데이터를 취득하고 PV 모듈의 상태, 결함 등과 연계해 발전량, 발전효율, 발전 손실량 등을 모델링해 보다 정확하게 예측하는 기술도 개발하고 있다.

허 대표는 “PV 모듈 진단의 핵심은 결함을 발견했을 때 결함이 있는 모듈의 정확한 위치를 파악하고 이러한 정보를 유지보수 담당자 및 현장담당자들이 공유하는 것”이라며, “20년 이상 장기적으로 유지돼야 할 태양광발전소의 설계부터 운영 및 유지관리 단계까지 올바른 운영에 도움을 줘 태양광산업이 더 성장할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

권선형 기자 다른기사 보기